Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle bahnbrechende Innovationen im maschinellen Lernen und verbessere die Effizienz von Modellen.
- Unternehmen: Weltklasse-Forschungsteam bei Apple mit Fokus auf innovative Technologien.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Zugang zu erstklassigen Ressourcen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten und einem starken Fokus auf Vielfalt.
- Warum dieser Job: Gestalte Technologien, die Millionen von Menschen Freude bereiten und hinterlasse einen bleibenden Eindruck.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von Prototypen und Publikationen in relevanten Konferenzen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 78000 € pro Jahr.
We're seeking research scientists and engineers to create breakthrough innovations in machine learning.
We are particularly interested in efficiency of frontier models, including LLMs and diffusion models.
You will work in an organization of world-class machine learning researchers and engineers.
Our work powers cutting‑edge technologies across the Apple ecosystem and is published in the most selective scientific journals and conferences.
Description
We are a team of best-in-the-world research scientists and engineers with deep experience in machine learning.
We work on exciting new technologies that bring joy to millions of people.
- Key Values
- Passion for the mission: We're here to make something extraordinary. We seek out whatever work is right and strive for the best possible results.
- Modesty: Finding the right answer is more important than being right. We search for solutions as a team and value clear‑eyed feedback.
- Lean habits: You can't grow without limits. Time constraints and big goals encourage us to sharpen our focus and learn to make phenomenal decisions.
Responsibilities
- Designing, training, and adapting frontier models to improve efficiency and performance.
- Designing and conducting empirical studies to better understand frontier models.
- Developing prototypes to demonstrate the effectiveness of the models and algorithms developed.
- Engaging with the academic community by publishing papers and presenting your work.
- Collaborating with product teams across Apple to ship research.
- Minimum Qualifications
- Significant experience building complete prototypes that achieve state-of-the-art performance in your areas of expertise.
- A publication record at relevant conferences, such as Neur IPS, ICML, ICLR, and COLM.
- Comfort working across the entire ML research stack, from low-level systems programming to high-level algorithm development.
- Solid software engineering skills and experience working with complex systems. Fluency in Python.
- Expertise in ML algorithms and best practices for working with deep learning systems.
- Proficiency with ML modeling frameworks such as Py Torch and JAX.
- Preferred Qualifications
- A bachelor's, master's, or Ph D degree in Computer Science, Electrical Engineering, Mechanical Engineering, or a related field, or equivalent academic or professional experience.
At Apple, we're not all the same.
And that's our greatest strength.
We draw on the differences in who we are, what we've experienced, and how we think.
Because to create products that serve everyone, we believe in including everyone.
Therefore, we are committed to treating all applicants fairly and equally.
We will work with applicants to make any reasonable accommodations.
At Apple, we believe accessibility is a fundamental human right.
You’ll find that idea reflected in everything here — in our culture, our benefits and our digital tools.
By welcoming as many perspectives as possible, we help you build a career where you feel like you belong.
- Learn about accessibility in Apple’s workplace
- #J-18808-Ljbffr
Research Scientist - LLM Efficiency Arbeitgeber: Apple Inc.
Apple ist ein hervorragender Arbeitgeber, der nicht nur innovative Produkte schafft, sondern auch eine inklusive und vielfältige Arbeitskultur fördert. In Mainz haben Mitarbeiter die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung unterstützt. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und Kundenservice bietet Apple seinen Mitarbeitern die Chance, ihre Leidenschaft für Technologie auszuleben und gleichzeitig einen positiven Einfluss auf die Gemeinschaft zu haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Research Scientist - LLM Efficiency erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Apple Inc. zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Research Scientist - LLM Efficiency mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Research Scientist - LLM Efficiency bei Apple Inc. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Apple Inc. vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Apple Inc. entscheidend sein!